学术研究者可通过以下四步高效利用 WebAgent：
- 智能文献发现：输入如“近三年视觉重识别领域的突破性论文”，WebSailor 会自动抓取 arXiv、ACL 等平台，按技术新颖性（引用增长曲线）和方法创新度（模型架构差异）生成排序列表。
- 深度信息提取：对选定论文使用 WebDancer 执行“提取实验配置参数”、“对比表格数据”等指令，模型能解析 PDF 内容并结构化输出。
- 趋势分析：通过 WebWalker 批量查询如“CVPR 2025 目标检测论文的关键词分布”，系统会生成词云和演进趋势图。
- 结果验证：利用 SailorFog-QA 数据集评估获取信息的可靠性，检查引用来源的权威性（如是否来自顶会或高影响因子期刊）。
典型案例：有团队使用 WebAgent 3 天内完成“神经辐射场技术演进”的综述，较传统手动搜索效率提升 8 倍。系统能自动识别出 NeRF→Mip-NeRF→Instant-NGP 的技术脉络，并标注各方法在 PSNR 指标上的相对改进。
本答案来源于文章《WebAgent：智能网络信息搜索与处理工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » WebAgent 在学术研究场景下的典型应用流程是怎样的？
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